3 0 0 0 OA 第13回非静力学モデルに関するワークショップの報告(研究会報告)
- 著者
- 中井 専人 山下 克也 本吉 弘岐 熊倉 俊郎 村上 茂樹 勝島 隆史
- 出版者
- Meteorological Society of Japan
- 雑誌
- 気象集誌. 第2輯 (ISSN:00261165)
- 巻号頁・発行日
- vol.100, no.1, pp.45-56, 2022 (Released:2022-02-23)
- 参考文献数
- 34
- 被引用文献数
- 2
Xバンド水平偏波レーダー反射因子(Zh)と降雪強度水当量(R)の関係式を6種類の固形降水粒子種(クラス)について示す。これらの関係式は、日本の新潟県における同時観測によって得られたZh、R、及び降水粒子種を比較することによって求められた。式の形はZh = B R1.67を仮定し、Bを観測により決定される係数とした。Rの値と降水粒子種は、それぞれ、風よけネット内に設置された高分解能降水強度計と光学式ディスドロメーターを用いて求められた。平均Zhは地上観測点風上側に位置する約100 km2の解析領域について求められた。3冬季にわたる48事例について、卓越する降水粒子種、代表的な粒径と落下速度、Zh、R、Bの平均値が得られた。濃密雲粒付雪片のBの平均値は雲粒付雪片の値より小さかった。最も大きなBの値は雲粒無し樹枝状結晶の雪片(unrimed-Dクラス)の事例について、最も小さいBの値は雲粒無し低温型結晶の雪片(unrimed-Cクラス)が降っていた事例について得られた。霰事例のBの平均値は、雲粒付及び濃密雲粒付雪片の値に対して大まかに2倍程度であり、unrimed-Dクラスの値よりも小さかった。Xバンドにおいては、雪片の単位降水強度あたりの後方散乱が霰よりも強いか弱いかは、ライミングの程度と構成雪結晶の種類に依存していた。
- 著者
- 熊倉 俊郎 早川 典生 細山田 得三 播磨 隆
- 出版者
- 公益社団法人 土木学会
- 雑誌
- 地球環境シンポジウム講演集
- 巻号頁・発行日
- vol.4, pp.147-152, 1996
Numerical simulation by Modular Ocean Model2 (MOM2) is carried out to understand whole image of oceanic structure in the Japan Sea. MOM2 is the numerical simulation code which integrates governing equation and calculates development of momentum, temperature, and salinity. The study is successful to reproduce the flow pattern of oceanic circulation in the Japan sea, which includes meandering of Tsushima Warm Current and the polar front in the center of Japan Sea.
- 著者
- 中井 専人 熊倉 俊郎
- 出版者
- The Japanese Society of Snow and Ice
- 雑誌
- 雪氷 (ISSN:03731006)
- 巻号頁・発行日
- vol.69, no.1, pp.31-43, 2007-01-15
- 参考文献数
- 22
- 被引用文献数
- 2 1
2005/2006冬季は広範囲にわたり多量の降積雪が観測され,「平成18年豪雪」と命名された.12月から1月前半にかけて寒気が断続的に南下し,これに伴って強い降雪が続いた.この冬季のうち2005年12月から2006年2月までについて,10分間隔の気象庁全国合成レーダーデータを使用し,北海道,東北,北信越および中国地方の降雪分布を解析した.解析期間中は4地方とも降水系が入れ替わりながら継続的に出現し,特に線状降雪雲は期間を通して多く見られた.寒気南下の著しかった期間には渦状降雪雲が多く,その後これと入れ替わるように前線等による降雪が増加した.解析期間全体について積算した降雪は特定の地域に集中する分布を示した.北信越地方において降雪分布に最も寄与したのは線状降雪雲で,山沿いから内陸地域に集中する分布を示した.渦状降雪雲と前線などによる降雪は,平地周辺の降雪に多く寄与した.津南から奥只見にかけての降雪の集中については上越近辺の山地の影響が相関解析から示唆された.
1 0 0 0 OA 新規開発する雨雪判別器を用いた北陸地域の降積雪質量測定と雪氷防災への応用
季節的な大雪や強い降雪は雪国の社会生活に危険を及ぼす。これを避けるために除雪、防護柵設置、安全情報の配信などが行われているが、その際に、本来利用したいのにできないのが、雨か雪かあられかの降水種別情報である。理由は、粒子種別を正確にかつ簡易的に自動で行う機器がないためである。そこで、ここでは簡易的な雨・雪・あられの判別器を試作し、特別なデータ処理により、自動では難しいとされる雪とあられの判別率を8割にまで高めた。また、この降水種別データを用い、未解明な課題に対して新たな知見を得た。